朝向预测维护模型的3个步骤

机器学习通过帮助团队分析海量数据来发现模式、异常和可操作的见解，彻底改变了整个行业。制造和精密加工也不排除在这个等式之外，特别是当涉及到预测性维护的潜力时。

在其核心，预测性维护使用由数据驱动的自学习算法，并明确训练执行特定任务。预测模型需要现代商店或工厂机器上的传感器提供的接近实时的数据。基于这些数据，自学习算法帮助操作员监控最终被加工零件的质量和机器的特征。这有助于更好地预测何时执行维护，最终节省组织的时间、金钱和资源。

虽然预测性维护为精密加工商店提供了很大的承诺，但由于升级成本和技术技能差距，这不是所有组织的立即访问策略。但团队仍然可以采取渐进步骤来开始利用预测维护的好处。

大多数油气行业的维修计划都是预防性的，而不是被动的。虽然这是预防机器故障和提高效率的积极步骤，但预防性维护并不是一个完美的解决方案。通常，这可能导致团队过早地对部件进行维修，造成不必要的时间和成本浪费。

机器无法告诉我们它们的感受，但数据可以。这就是预测性维护具有特殊前景的原因。如果我们能够收集机器的实时信息，比如温度、压力、速度、振动或某些部件的图像，我们就能更好地了解机器的负载，并简化其维护。

除了节省时间，材料和劳动力外，它还为机器运营商创造了一个更安全的环境。机器学习更能预测机器将失败时，使运营商免受伤害的方式。

总有一天，通过机器学习进行预测性维护将在精密制造领域普及。但到目前为止，由于技术、技能和预算的限制，许多组织无法在自己的运营中致力于快速和专门的实现。

对于大多数团队来说，实施将是十年的过程。它需要将物理内部设备与基于云的技术集成 - 采用利基专业知识和充足的预算的东西。但是，可以朝着更智能的维护模型进行小步骤。就像任何主要的数字转型计划一样，最好是令人垂涎的。

1. 抢到容易摘的果实。一个商店可以从捕获一个或两个相对容易访问的特定数据点开始。从那里，他们可以分析结果数据，看看它可以教他们什么预防性维护过程。创建概念验证是提供实验的一种很好的方式，可以作为组织领导人证明预测性维护价值的一个例子。主流云平台如Amazon AWS和微软Azure提供信息和能力以获得机器学习和预测分析，这构成了预测维护的基础。

2. 研究附加组件。市场上有许多利基产品，能够在不需要重大大修的情况下加强遗留设备。这些技术通常添加传感器，允许从机器中提取的近实时数据，然后将数据安全地推向云以分析模式，异常和其他可操作的见解。这些修改是制造团队开始调整其内部部署（监督控制和数据采集）基础设施的常见方法。这将开始与基于云的机器学习和预测维护模型的集成，同时采取明智的增量方法。

3. 确保工业物联网在你的路线图上。工业物联网（IIOT）将改变制造业的未来。在未来几年，制造过程的各个方面都将相互连接，导致完全优化的生产和维护计划和运营。为了掌握竞争对手和客户的期望，组织必须确保他们的Ioiot数字转型计划现在处于形成的阶段。这涉及确保公司的C-Suite了解您的团队对这种转型的需求，包括采购合适人才，购买需求和预算要求的时间表，包括招聘计划。即使不是批准的计划，也是让领导者意识到制造和精密加工景观如何变化至关重要。

预测维护对精密加工和制造业提供了充足的承诺。虽然并非所有组织都处于立即利用这种策略的位置，但这并不意味着他们不能采取富有成效的步骤，以充分利用机器学习来代替其目前的预防性维护计划。最终，最重要的一步是对您组织的路线图进行预测维护。